Exploitation de lexiques pour la catégorisation fine d'émotions, de sentiments et d'opinions

International audienceNous présentons dans cet article notre proposition pour la 11 ème édition du Défi Fouille de Textes (DEFT). Nous participons à trois tâches proposées dans le cadre de cet atelier en fouille d'opinion. Les objectifs de ces tâches sont de classer des tweets en français sur le sujet des énergies renouvelables, respectivement du point de vue de la polarité, du type général d'information énoncé, et enfin de la classe fine du sentiment, de l'émotion ou de l'opinion exprimée. Pour réaliser cette catégorisation, nous proposons d'explorer et d'évaluer différentes méthodes de construction de lexiques typés sémantiquement : outre des lexiques affectifs construits manuellement, nous expérimentons des lexiques typés construits semi-automatiquement sur le corpus d'évaluation et d'autres sur un corpus tiers

Extraction d'expressions-cibles de l'opinion : de l'anglais au français

National audienceIn this paper, we present the development of an Opinion Target Extraction system in english and transpose it to french. In addition, we realize an analysis of the features and their effectiveness in english and french which suggest that it is possible to build an Opinion Target Extraction system independant of the domain. Finally, we propose a comparative study of the errors of our systems in both english and french and propose several solutions to these problems.Dans cet article, nous présentons le développement d'un système d'extraction d'expressions-cibles pour l'anglais et sa transposition au français. En complément, nous avons réalisé une étude de l'efficacité des traits en anglais et en français qui tend à montrer qu'il est possible de réaliser un système d'extraction d'expressions-cibles indépendant du domaine. Pour finir, nous proposons une analyse comparative des erreurs commises par nos systèmes en anglais et français et envisageons différentes solutions à ces problèmes

Evaluating Lexical Similarity to build Sentiment Similarity

International audienceIn this article, we propose to evaluate the lexical similarity information provided by word representations against several opinion resourcesusing traditional Information Retrieval tools. Word representation have been used to build and to extend opinion resources such aslexicon, and ontology and their performance have been evaluated on sentiment analysis tasks. We question this method by measuring thecorrelation between the sentiment proximity provided by opinion resources and the semantic similarity provided by word representationsusing different correlation coefficients. We also compare the neighbors found in word representations and list of similar opinion words.Our results show that the proximity of words in state-of-the-art word representations is not very effective to build sentiment similarity

Extraction d'expressions-cibles de l'opinion : de l'anglais au français

National audienceIn this paper, we present the development of an Opinion Target Extraction system in english and transpose it to french. In addition, we realize an analysis of the features and their effectiveness in english and french which suggest that it is possible to build an Opinion Target Extraction system independant of the domain. Finally, we propose a comparative study of the errors of our systems in both english and french and propose several solutions to these problems.Dans cet article, nous présentons le développement d'un système d'extraction d'expressions-cibles pour l'anglais et sa transposition au français. En complément, nous avons réalisé une étude de l'efficacité des traits en anglais et en français qui tend à montrer qu'il est possible de réaliser un système d'extraction d'expressions-cibles indépendant du domaine. Pour finir, nous proposons une analyse comparative des erreurs commises par nos systèmes en anglais et français et envisageons différentes solutions à ces problèmes

Shaping-Up Multimedia Analytics: Needs and Expectations of Media Professionals

International audienceThis paper is intended to help clarifying what multimedia analytics encompasses by studying users expectations. As a showcase, we focus on the very specific family of applications doing search and navigation of broadcast and social news content. This paper is first describing what professional practitioners working with news currently do. Thanks to extensive conversations with media professionals, mockup interfaces and a human-centered design methodology, we analyze the perceived usefulness of a number of functionalities leveraging existing or upcoming technologies. This analysis helps (i) determining research directions for the technology underpinning the very recent field of (multi)media analyt-ics and (ii) understanding how multimedia analytics should be defined. In particular, dependency to the domain is discussed: are multimedia analytics tasks domain-specific or can we find general definitions